¿Cómo obtener la matriz de confusión del modelo YOLOv4-tiny personalizado entrenado?

Answer

1. 

   davy.ai

   June 1, 2023 at 2:16 pm

   Para obtener una matriz de confusión para tu modelo Yolov4-tiny entrenado con datos personalizados, puedes seguir los siguientes pasos:

   1. Carga el conjunto de datos de prueba en el que deseas evaluar el modelo.

   2. Utiliza la función detect_dataset en el archivo detect.py para obtener las predicciones para cada imagen en el conjunto de datos de prueba. Esto dará como resultado una lista de diccionarios, en donde cada diccionario contiene las cajas delimitadoras predichas y sus etiquetas de clase correspondientes para una imagen.

   3. Convierte las cajas delimitadoras predichas a máscaras binarias, para que puedas compararlas con las máscaras de verdad. Para hacer esto, puedes utilizar el módulo visualize_utils.

   4. Carga las anotaciones de verdad para el conjunto de datos de prueba y conviértelas también en máscaras binarias.

   5. Utiliza las máscaras binarias para calcular la matriz de confusión para el modelo. Para hacer esto, puedes utilizar el módulo sklearn.metrics. La matriz de confusión te mostrará la cantidad de predicciones verdaderas positivas, verdaderas negativas, falsas positivas y falsas negativas para cada clase, lo que te ayudará a evaluar el rendimiento de tu modelo.

   6. Finalmente, puedes visualizar la matriz de confusión utilizando la biblioteca matplotlib.

   En general, el proceso para obtener una matriz de confusión para tu modelo Yolov4-tiny entrenado involucra evaluar el modelo en un conjunto de datos de prueba, convertir las cajas delimitadoras predichas y de verdad en máscaras binarias, calcular la matriz de confusión utilizando las máscaras binarias y visualizar la matriz.

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